基于多组学特征的结直肠癌中免疫相关微生物的识别方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多组学特征的结直肠癌中免疫相关微生物的识别方法，属于生物医药技术领域。方法包括结直肠癌患者与健康组的肠道菌群多样性和组成的分析；通过LASSO算法,识别与患者显著相关的肠道微生物；通过采用SVM

【技术实现步骤摘要】
基于多组学特征的结直肠癌中免疫相关微生物的识别方法


[0001]本专利技术涉及一种基于多组学特征的结直肠癌中免疫相关微生物的识别方法，属于生物医药


技术介绍

[0002]结直肠癌是最常见的恶性肿瘤之一，根据美国癌症统计数据显示，每年结直肠癌新发病例超过10万例，其发病率和死亡率在所有恶性肿瘤中居第三位。近年来，随着我国经济的快速增长，居民饮食习惯和环境发生改变，导致结直肠癌发病率和死亡率明显上升，并有年轻化的趋势。结直肠癌的危险因素包括遗传因素和环境因素，如年龄、性别、肥胖、慢性炎症、缺乏体育活动和饮食等。大肠癌的发病机制，无论是先天性还是后天性，都是多因素、多步骤的。越来越多的证据表明，慢性炎症、宿主遗传易感性和环境因素与大肠癌的进展有关。在环境因素中，肠道菌群在癌症生物学中的作用日益受到重视。肠道菌群是由1000余种细菌组成的复杂微生物群落。肠道中的细菌群落主要集中于结直肠，主要由Bacteroides和Firmicutes组成，其他常见的还包括Actinobacteria、Proteobacteria和Verrucomicrobia等。已有研究表明，肠道菌群可以通过调节系统和局部免疫功能而影响结直肠癌的发病及进展。因此，研究肠道微生物及其在肿瘤免疫调节中的作用将有助于识别结直肠癌的免疫治疗靶点。目前有一些研究通过生物信息学分析，对比了结直肠癌患者粪便与正常人粪便菌群组成上的差异，得到一些和肿瘤相关菌种。但是只有少数肠道微生物被证实与免疫微环境调节有关，且免疫调节作用的确切机制目前尚未明确。因此,寻找和研究在结直肠癌中具有关键生物学功能的肠道微生物以及可能的分子机制对深入认识这一疾病具有重大意义，同时也有希望为结直肠癌的免疫治疗和评估带来新的启示。
[0003]16S rRNA扩增子测序(16S rRNA amplicons sequencing)和鸟枪法宏基因组测序(shotgun metagenomic sequencing)都是研究肠道微生物组学的重要方法，随着二代及三代测序技术的发展，肠道微生物组学分析产生大量的检测数据，采用传统的统计分析方法进行肠道微生物数据解析时面临着一个巨大的挑战，那就是如何将大量复杂的组学数据转化成具有生物学意义的信息。首先，传统的统计分析方法很难识别那种丰度变化倍数小的肠道微生物，造成分析结果的偏差；其次，传统分析方法更适用于对样品进行两两分析比较，无法同时对多种来源样品的高通量数据进行系统性的综合分析。对复杂的肠道微生物数据解析，除了传统的非监督方法和监督方法，最近新兴起的一种名为加权基因共表达网络分析(weighted gene co
‑
expression network analysis，WGCNA)的方法在宏基因组数据分析中也得到应用。而WGCNA是一种从高通量数据中挖掘模块(module)信息的算法，突破了上述两方面的约束。WGCNA最初用于转录组数据分析，在该方法中模块被定义为一组具有类似表达谱的基因，如果某些基因在一个生理过程或不同组织中总是具有相类似的表达变化，那么有理由认为这些基因在功能上是相关的，可以把他们定义为一个模块。这似乎有点类似于进行聚类分析所得到结果，但不同的是，WGCNA的聚类准则具有生物学意义，而非常规的聚类方法，因此该方法所得出的结果具有更高的可信度。
[0004]目前，已有研究通过相关性分析等方法来识别调控免疫微环境的肠道微生物。然而，没有研究通过WGCNA方法鉴别调控结直肠癌免疫微环境的潜在关键肠道微生物。因此，我们提出了鉴定结直肠癌中具有免疫调控作用的关键肠道微生物的研究方法，为解析肠道菌群的作用机制、发现关键肠道菌以及制定个体化的精准用药方案奠定基础。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是根据现有技术的不足之处，提供一种基于多组学特征识别结直肠癌中具有免疫调控功能的肠道微生物的生物信息学分析方法及模型，通过该方法可筛选出结直肠癌中具有免疫调控作用的关键肠道微生物，通过该模型可以预测肠道微生物的免疫调控功能及精细的分子作用机制，为解析肠道菌群的作用机制、发现关键肠道菌、制定个体化的精准用药方案奠定基础。
[0006]为达到上述目的，本专利技术所采取的技术方案是提供一种基于多组学特征的结直肠癌中免疫相关微生物的识别方法，包括结直肠癌患者与健康对照组的肠道菌群多样性和组成的分析；通过LASSO回归算法,识别与结直肠癌患者显著相关的肠道微生物；通过采用SVM
‑
RFE方法选择结直肠癌的特征肠道微生物；获得两种算法之间的重叠肠道微生物，将重叠肠道微生物纳入ROC和DCA分析验证。
[0007]优选地，所述方法包括免疫调控相关关键肠道微生物的筛选；筛选采用差异丰度肠道微生物的筛选方法、WGCNA方法和/或肠道微生物互作网络分析法。
[0008]优选地，所述WGCNA方法包括对结直肠癌患者样本进行聚类分析，剔除样本中的离群样本；采用肠道微生物的丰度数据，计算肠道微生物与肠道微生物之间的相关系数，构建肠道微生物共表达的相关性矩阵；通过选择软阈值参数β，使相关性矩阵转换为邻接矩阵，再将邻接矩阵转换为拓扑重叠矩阵，对肠道微生物进行模块划分，具有相同功能的肠道微生物被划分到一个模块中；将样本表型数据和肠道微生物模块特征值进行关联，构建肠道微生物模块
‑
性状相关性热图，获得与样本表型性状高度相关的显著微生物模块和核心(hubs)微生物。
[0009]优选地，所述方法包括免疫相关肠道微生物的生物学功能预测分析、免疫相关肠道微生物与免疫微环境分析和免疫相关肠道微生物作用机制预测。
[0010]优选地，所述免疫相关肠道微生物功能预测分析包括采用肠道微生物丰度数据和基因的表达谱数据，计算肠道微生物与基因之间的相关系数，构建肠道微生物和基因的相关性矩阵；通过矩阵中的基因进行GO和KEGG分析，预测肠道微生物的生物学功能。
[0011]优选地，所述免疫相关微生物与免疫微环境分析包括通过使用CIBERSORTx算法进行去卷积分析；利用癌组织的转录组表达谱，通过LM22标记和1,000次抽样检验对每位病人的肿瘤和周围组织中的25种免疫细胞的相对浸润水平进行定量；利用Spearman算法对肠道微生物丰度矩阵和免疫细胞丰度矩阵进行共表达分析，筛选出一定数量与免疫细胞浸润强相关的肠道微生物。
[0012]优选地，所述免疫相关肠道微生物作用机制预测包括获取免疫调节基因；采用肠道微生物丰度数据和免疫调节基因的表达谱数据，计算肠道微生物与基因之间的相关系数，构建肠道微生物和免疫调节基因的相关性矩阵；基于肠道微生物和免疫调节基因的相关性矩阵，构建肠道微生物
‑
免疫调节基因相关性热图，获得免疫相关肠道微生物发挥生物
学效应的作用机制。
[0013]本专利技术还提供一种基于肠道菌群的结直肠癌诊断模型在制备检测结直肠癌试剂中的应用，所述模型通过检测28个重叠特征肠道微生物检测结直肠癌；所述重叠特征肠道微生物为Lactobacillus、Lachno本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多组学特征识别结直肠癌中免疫相关肠道微生物的方法，其特征在于，包括结直肠癌患者与健康对照组的肠道菌群多样性和组成的分析；通过LASSO回归算法,识别与结直肠癌患者显著相关的肠道微生物；通过采用SVM
‑
RFE方法选择结直肠癌的特征肠道微生物；获得两种算法之间的重叠肠道微生物，将重叠肠道微生物纳入ROC和DCA分析验证。2.根据权利要求1所述的一种基于多组学特征识别结直肠癌中免疫相关肠道微生物的方法，其特征在于，所述方法包括免疫调控相关关键肠道微生物的筛选；筛选采用差异丰度肠道微生物的筛选方法、WGCNA方法和/或肠道微生物互作网络分析法。3.根据权利要求2所述的一种基于多组学特征识别结直肠癌中免疫相关肠道微生物的方法，其特征在于，所述WGCNA方法包括对结直肠癌患者样本进行聚类分析，剔除样本中的离群样本；采用肠道微生物的丰度数据，计算肠道微生物与肠道微生物之间的相关系数，构建肠道微生物共表达的相关性矩阵；通过选择软阈值参数β，使相关性矩阵转换为邻接矩阵，再将邻接矩阵转换为拓扑重叠矩阵，对肠道微生物进行模块划分，具有相同功能的肠道微生物被划分到一个模块中；将样本表型数据和肠道微生物模块特征值进行关联，构建肠道微生物模块
‑
性状相关性热图，获得与样本表型性状高度相关的显著肠道微生物模块和hubs肠道微生物。4.根据权利要求1所述的一种基于多组学特征识别结直肠癌中免疫相关肠道微生物的方法，其特征在于，所述方法包括免疫相关肠道微生物的生物学功能预测分析、免疫相关肠道微生物与免疫微环境分析和免疫相关肠道微生物作用机制预测。5.根据权利要求4所述的一种基于多组学特征识别结直肠癌中免疫相关肠道微生物的方法，其特征在于，所述免疫相关肠道微生物功能预测分析包括采用肠道微生物丰度数据和基因的表达谱数据，计算肠道微生物与基因之间的相关系数，构建肠道微生物和基因的相关性矩阵；通过矩阵中的基因进行GO和KEGG分析，预测肠道微生物的生物学功能。6.根据权利要求4所述的一种基于多组学特征识别结直肠癌中免疫相关肠道...

【专利技术属性】
技术研发人员：张世龙，张争艳，程莉莎，刘天舒，
申请(专利权)人：复旦大学附属中山医院，
类型：发明
国别省市：